[发明专利]一种具有数据挖掘方法的物流管理系统

说明书

技术领域

[001]本发明涉及一种物流管理系统，更具体地，涉及一种具有数据挖掘方法的物流管理系统。

背景技术

[002]物流是为满足消费者需要而进行从起点到终点间的原材料、中间过程库存、最后产品和相关信息有效流动和储存的计划、实施控制管理过程；是对运输、装卸、包装、保管、信息及流通服务的统称。系统是由相互作用和相互依赖的若干组成部分结合而成的，具有特定功能的有机整体，而且这个整体又是它从属的更大的系统的组成部分。物流系统是指在一定的时间和空间里，由所需位移的物资、包装设备、装卸搬运机械、运输工具、仓储设施、人员和通信联系等若干相互制约的动态要素所构成的具有特定功能的有机整体。

[003]现代物流的总体趋势是实现物流工程系统的信息化、自动化、网络化、智能化和满足社会生产日趋实用化的要求。物流今后的进一步发展主要是内涵的拓展、过程的延伸、覆盖面的扩大以及物流管理的日益专业化、标准化与信息化。

[004]现代物流系统是一个庞大复杂的系统，特别是全程物流，包括运输、仓储、配送、搬运、包装和物流再加工等诸多环节，每个环节信息流量十分巨大。尤其是现代信息化物流网络体系的应用使原来数据库的规模不断扩大，产生巨大的数据流，使企业很难对这些数据进行准确、高效的收集和及时处理，以此帮助决策者做出快速、准确地决策，实现对物流过程的控制，降低整个过程的物流成本。数据挖掘技术能够帮助企业在物流信息系统管理中，及时、准确地收集和分析客户、市场、销售及整个企业内部的各种信息，对客户的行为及市场趋势进行有效的分析，了解不同客户的爱好，从而可以为客户提供有针对性的产品和服务，大大提高各类客户对企业和产品的满意度。

[005]经过几十年的发展，结合包括系统工程、信息工程、电子计算机技术等在内的新技术应用，现代物流的内涵不断扩展，服务功能不断延伸，正向着一个完全新型的综合社会服务体系发展。

[006]与传统的储运相比，现代物流系统的先进性在于它拥有了更完善的功能、齐全的网络、规范的管理和高质量的服务。在当前物流市场所处的阶段中，物流业需要更大程度的商业集中，企业必须能够应付工业革新过程，必须面对更加开放、宽广的市场。物流系统整合就是物流系统为提供高效优质的综合服务，在同外部环境协调一致的基础上，内部各要素之间、各服务功能之间以及不同层次组织之间在实体上和软环境上进行的联系、协调，乃至重组。物流整合服务能在普遍降低物流系统运作成本的同时，提供高效、优质的综合服务来满足各种灵活多变的物流需求。从逻辑上讲，物流系统整合服务将会创造更宽广的大型企业。在这一新兴综合服务领域，既有传统的经营者，如快递、对方付费货运、公路运输公司；也有新的加入者，如国有铁路、私有铁路、邮政公司。这个综合系统为所有这些加入者提供无限发展的空间。

[007]数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(KnowledgeDiscovery in Database，KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

[008]并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索(information retrieval)领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。数据挖掘是一个利用各种分析工具从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

[009]它是一种新的信息处理技术，其主要特点是对企业数据(仓库)中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助企业决策的关键性数据。因此，数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。数据挖掘的对象可为数据库、文件系统或其他任何组织在一起的数据集合。

[010]数据挖掘过程一般由3个主要阶段组成：数据准备、数据采集、结果表达和解释。